Retrieve, Annotate, Evaluate, Repeat: Leveraging Multimodal LLMs for Large-Scale Product Retrieval Evaluation

📄 arXiv: 2409.11860v1 📥 PDF

作者: Kasra Hosseini, Thomas Kober, Josip Krapac, Roland Vollgraf, Weiwei Cheng, Ana Peleteiro Ramallo

分类: cs.IR, cs.AI, cs.CL, cs.ET, cs.HC

发布日期: 2024-09-18

备注: 13 pages, 5 figures, 4 Tables

💡 一句话要点

利用多模态LLM进行大规模产品检索评估，提升电商搜索质量。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态LLM 产品检索 检索评估 大规模标注 电商搜索

📋 核心要点

  1. 大规模检索系统评估面临人工标注成本高、耗时长的挑战，限制了其在生产环境中的应用。
  2. 利用多模态LLM自动生成标注指南并执行标注，旨在降低成本、提高效率，实现大规模检索评估。
  3. 实验表明，该方法在质量上可与人工标注媲美，并能显著降低时间和成本，加速问题发现。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用多模态大型语言模型（LLM）评估大规模电子商务环境下产品搜索引擎的框架。该框架利用LLM为每个查询生成定制化的标注指南，并执行后续的标注任务。通过在大型电商平台上部署验证，结果表明该方法在质量上与人工标注相当，同时显著降低了时间和成本，有助于快速发现问题，并为生产级别的质量控制提供有效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：大规模电商平台的产品检索系统需要持续评估和优化，以保证搜索质量。然而，人工标注成本高昂且耗时，难以满足大规模评估的需求。现有方法难以在保证标注质量的同时，实现高效的检索评估。

核心思路：利用多模态LLM的强大能力，自动生成针对特定查询的标注指南，并利用LLM进行标注。这种方法旨在模仿人工标注的过程，同时避免人工标注的成本和时间开销。通过定制化的标注指南，确保LLM能够理解查询意图，并做出准确的判断。

技术框架：该框架包含以下几个主要阶段：1) 查询分析：分析用户查询，提取关键信息。2) 标注指南生成：利用多模态LLM，根据查询信息生成定制化的标注指南，明确标注标准和要求。3) LLM标注：使用LLM根据标注指南对检索结果进行标注。4) 质量评估：将LLM标注结果与人工标注结果进行对比，评估LLM标注的质量。

关键创新：该方法的核心创新在于利用多模态LLM自动生成定制化的标注指南。传统的LLM标注方法通常使用通用的标注指南，难以适应不同查询的特点。通过为每个查询生成定制化的标注指南，该方法能够显著提高LLM标注的准确性和可靠性。

关键设计：标注指南的设计至关重要，需要清晰明确地定义标注标准和要求。论文中可能使用了Prompt Engineering技术来优化LLM生成标注指南的效果。具体的损失函数和网络结构未知，但可能使用了预训练的多模态LLM，并针对检索评估任务进行了微调。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在大型电商平台上进行了验证，结果表明LLM标注的质量与人工标注相当，同时显著降低了时间和成本。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了该方法在生产环境中的可行性和有效性，能够加速问题发现并实现大规模质量控制。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于电商、搜索引擎等领域，用于大规模评估和优化检索系统。通过降低标注成本和时间，可以更频繁地进行检索评估，及时发现和解决问题，从而提升用户体验和平台收益。未来，该方法还可扩展到其他需要大规模标注的场景，如图像识别、自然语言处理等。

📄 摘要（原文）

Evaluating production-level retrieval systems at scale is a crucial yet challenging task due to the limited availability of a large pool of well-trained human annotators. Large Language Models (LLMs) have the potential to address this scaling issue and offer a viable alternative to humans for the bulk of annotation tasks. In this paper, we propose a framework for assessing the product search engines in a large-scale e-commerce setting, leveraging Multimodal LLMs for (i) generating tailored annotation guidelines for individual queries, and (ii) conducting the subsequent annotation task. Our method, validated through deployment on a large e-commerce platform, demonstrates comparable quality to human annotations, significantly reduces time and cost, facilitates rapid problem discovery, and provides an effective solution for production-level quality control at scale.